List和Dictionary泛型类查找效率存在巨大差异,前段时间亲历了一次.事情的背景是开发一个匹配程序,将书籍(BookID)推荐给网友(UserID),生成今日推荐数据时,有条规则是同一书籍七日内不能推荐给同一网友. 同一书籍七日内不能推荐给同一网友规则的实现是程序不断优化的过程,第一版程序是直接取数据库,根据BookID+UserID查询七日内有无记录,有的话不进行分配.但随着数据量的增大,程序运行时间越来越长,于是开始优化.第一次优化是把所有七日内的数据取出来,放到List<T>中,

大家都知道在MySQL中,MyISAM比InnoDB查询快,但很多人都不知道其中的原理. 今天我们就来聊聊其中的原理,另外也验证下是否MyISAM比InnoDB真的查询快. 在探索其中原理之前,我们先验证下查询速度. 验证 下面我们一起来验证两个问题: 1.通过主键查询,MyISAM是否比InnoDB查询快? 2.通过非主键字段查询,MyISAM是否比InnoDB查询快? 验证前准备 订单表结构: CREATE TABLE `trade` ( `id` INT(11) NULL DEFAULT

通常数组不直接保存值,而是通过保存值的list.然后对list中的“值”使用equals方法比较,这部分查询速度自然慢.但是如果有好的散列函数,数组的每个位置就只有较少的“值”.因此,不是查询所有的list,而是快速跳到数组的某个位置,只对很少的额元素进行比较,这就是HashMap会如此之快的原因. 这里解释一下数组的“键”,数组并不保存键本身,而是通过“键”对象生成一个数字,将其作为数组的下标索引.这个数字就是散列码,有定义在Object中的hashcode生成(也称散列函数).你的类总是应该

今日工作:数据库连接.数据写入 一.数据库连接:使用了pymysql库 from G2_dataClean import defList import pymysql db = pymysql.connect(db='gisdictionary',charset='UTF8') cursor = db.cursor() 二.数据写入 countId = 1 #ID字段 for i in range(0,len(defList)): alpha = defList[i][1][0:1].lower

今天补一补基础知识: 一.服务器:能够提供服务的机器,取决于机器上安装的软件(服务软件).服务器响应服务请求,并进行处理. Web服务器:提供Web服务,即网站访问.常见Web服务软件:Apache(开源).Tomcat(Java).IIS(微软)…… 二.IP:网络之间互连的协议,即为计算机网络相互连接进行通信而设计的协议.IP地址具有唯一性(每台电脑都有一个唯一的IP地址). IP地址就是类似127.0.0.1.27.166.14.101.163.129.1.108一样点与数字的组合. 三.

第一天的工作:找到数据源,数据下载,数据处理. 数据源:"http://webhelp.esri.com/arcgisserver/9.3/java/geodatabases/definition_frame.htm". 数据下载:右击网页另存为. 数据处理:bs4 + 对比观察 + chrome检查元素 + 写function写方法 一.bs4部分 from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(open('GIS_diction

一. Dictionary与Hashtable Dictionary与Hashtable都是.Net Framework中的字典类,能够根据键快速查找值 二者的特性大体上是相同的,有时可以把Dictionary<K,V>看做是Hashtable的泛型版本.不过Hashtable是线程安全的,Dictionary是有序的. 字典的性能取决于键类型的GetHashCode()方法的实现代码. 键类型也必须实现IEquatable<T>.Equals()方法,并且如果A.Equals(B

一.需求 移动端系统里有用户和文章,文章可设置权限对部分用户开放.现要实现的功能是,用户浏览自己能看的最新文章,并可以上滑分页查看. 二.数据库表设计 涉及到的数据库表有:用户表TbUser.文章表TbArticle.用户可见文章表TbUserArticle.其中,TbUserArticle的结构和数据如下图,字段有:自增长主键id.用户编号uid.文章编号aid. 自增长主键和分布式增长主键如何选: TbUserArticle的主键是自增id,它有个缺陷是,当你的数据库有主从复制时,主从库的自

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from

mdrill是阿里妈妈-adhoc-海量数据多维自助即席查询平台下的一个子项目.旨在帮助用户在几秒到几十秒的时间内,分析百亿级别的任意维度组合的数据.mdrill是一个分布式的在线分析查询系统,基于hadoop,lucene,solr,jstorm等开源系统作为实现,基于SQL的查询语法.mdrill是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架.mdrill是快速的高性能的,他的底层因使用了索引.列式存储.以及内存cache等技术,使得数据扫描的速度大为增加.mdrill是分布式的,它以并行的方

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询:

今天看到一位博友的文章,觉得不错,转载一下,希望对大家有帮助,更多文章,请访问:http://blog.haoitsoft.com 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询

转载:http://www.cnblogs.com/chengxingliang/archive/2013/04/15/3020428.html 在本文中将从基础角度讲解HashTable.Dictionary的构造和通过程序进行插入读取对比. 一:HashTable 1.HashTable是一种散列表,他内部维护很多对Key-Value键值对,其还有一个类似索引的值叫做散列值(HashCode),它是根据GetHashCode方法对Key通过一定算法获取得到的,所有的查找操作定位操作都是基于散

原文地址 http://www.cnblogs.com/zhycyq/articles/2636748.html 50种方法优化SQL Server数据库查询 查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷

原文地址:http://www.cnblogs.com/gaochundong/p/data_structures_and_asymptotic_analysis.html  常用数据结构的时间复杂度 Data Structure Add Find Delete GetByIndex Array (T[]) O(n) O(n) O(n) O(1) Linked list (LinkedList<T>) O(1) O(n) O(n) O(n) Resizable array list (List

提高性能 短语和邻近度查询比简单的match查询在性能上更昂贵.match查询仅仅是查看词条是否存在于倒排索引(Inverted Index)中,而match_phrase查询则须要计算和比較多个可能反复词条(Multiple possibly repeated)的位置. 在Lucene Nightly Benchmarks中,显示了一个简单的term查询比一个短语查询快大概10倍,比一个邻近度查询(一个拥有slop的短语查询)快大概20倍. 当然,这个代价是在搜索期间而不是索引期间付出的. T

Oracle查询速度慢的原因总结 查询速度慢的原因很多,常见如下几种:1,没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)2,I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.3,没有创建计算列导致查询不优化.4,内存不足5,网络速度慢6,查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)7,锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)8,sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.9,返回了不必要的行和列10,查询语句不好,没有优化可以通过如下方法

1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询 1.把数据.日志.索引放到不同的I/O

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询:

.net Entity Framework(调研的是Entity Framework 4.0) code first方式生成数据库时,不能修改数据库表的索引,而SQLServer默认会把数据表的主键设置为聚集索引,所以Entity Framework如果要修改索引,只能执行sql脚本修改. 这里主要介绍一下调研修改聚集索引来提升查询性能的过程. 系统环境 我们做的是一个form程序,多个客户端直接访问数据库.对于此系统,用户没有需求在短时间内插入大量的数据,只需要满足一般的业务需求即可,但是用户